KR20210101898A - 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 - Google Patents
혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20210101898A KR20210101898A KR1020200016423A KR20200016423A KR20210101898A KR 20210101898 A KR20210101898 A KR 20210101898A KR 1020200016423 A KR1020200016423 A KR 1020200016423A KR 20200016423 A KR20200016423 A KR 20200016423A KR 20210101898 A KR20210101898 A KR 20210101898A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- ppg
- point
- measuring
- glucose concentration
- wrist
- Prior art date
Links
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 title claims abstract description 87
- 239000008103 glucose Substances 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 title claims abstract description 52
- 229920001451 polypropylene glycol Polymers 0.000 title abstract description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 31
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 21
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 124
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 124
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 claims description 17
- 210000002321 radial artery Anatomy 0.000 claims description 8
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 claims description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 5
- 210000002559 ulnar artery Anatomy 0.000 claims description 4
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 claims 1
- 238000013186 photoplethysmography Methods 0.000 description 106
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000004070 electrodeposition Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 210000004207 dermis Anatomy 0.000 description 2
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 2
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- 238000007920 subcutaneous administration Methods 0.000 description 2
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229940124595 oriental medicine Drugs 0.000 description 1
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Physiology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
본 발명은 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 정확하게 추정할 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정부;동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들로 구성되는 다지점 PPG 신호 측정부;다지점 PPG 신호 측정부에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 맥동 성분 분리부;맥동 성분 분리부에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하는 피크 검출부;피크 검출부에서 검출된 결과에 앙상블 평균 적용하는 앙상블 평균 적용부;앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출부;특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용부;기계학습 적용부의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 혈압값 추정부; 및 혈당 농도값을 산출하는 혈당 농도값 추정부;를 포함하는 것이다.
Description
본 발명은 혈당 농도 측정에 관한 것으로, 구체적으로 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 정확하게 추정할 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 어느 정도 정확성이 담보되는 혈당 모니터링 방법은 손끝에서 피를 뽑아 화학적 반응에 의해 핏속의 혈당이 얼마나 있는지 모니터링하는 것으로, 이 방법은 매번 피를 뽑아야 함에도 피 뽑는 그 순간의 혈당만 확인 가능하다.
종래 기술의 혈당 측정기는 일반적으로 손끝에서 피를 뽑아 검사지에 뭍히면 혈당측정기기가 혈당값을 알려주는 침습적인 방식이다.
도 1은 일반적인 혈당 모니터링 방법을 나타낸 구성도이다.
현재 상용화된 연속혈당측정기는 도 1에서와 같이, 주로 배부분에 바늘을 삽입해 계속해서 혈당을 측정하는, 완전 비침습적이지는 않은 방식이다.
이외에 다른 채혈하지 않는 방법도 여러 가지 있고, 연속 혈당 측정이 가능한 방법도 있으나 부정확하고 센서 수명이 제한되는 등의 문제가 있다.
한편, PPG(photo plethysmography)는 심장에서 피를 펌프질함에 따라 신체 각 혈관에서의 혈류량도 맥박에 동기되어 세졌다가 약해졌다 하게 되고, 그 결과 시간의 흐름에 따라 혈류량이 변화함에 따라 혈관이 넓어졌다가 가늘어지는 현상을 빛의 흡수도 및 투과도 등의 성질을 이용해 측정하는 것이다.
PPG를 이용한 혈당 측정 관련 종래 기술의 예로는, Middle-range Infrared Light(1850-1920nm & 2050-2130nm)를 이용하여 투과형 PPG 형태로 PPG를 측정하고 그 때의 투과된 빛의 세기를 이용하여 혈당 농도를 추정하는 방식이 있다.(대한민국 등록특허 제10-1512076호)
그러나 이와 같은 PPG 측정을 이용한 혈당 추정은 PPG 측정의 다양한 오차요인 때문에 정확도가 높지 않다는 한계가 있다.
종래 기술의 다른 방법으로 가시광 영역의 빛만 사용하고, 온 몸의 여러 부분에서 PPG 측정을 하는 방법이 있으나 이 방법은 온 몸의 여러 부분에서 PPG 측정하기 때문에 측정 오차가 있어 연속 혈당 측정을 어렵게 한다.
또 다른 방법으로 혈당 측정 대상자의 신체부위에 대해 복수 광원의 조사광을 쬐고 수광소자가 그 반사 및 산란 광을 받아 파장대별 신호량을 얻고, 혈당 측정 대상자의 신체부위에 대한 파장대별 신호량에서 기초자료 데이터에 포함된 해당 파장대별 레퍼런스 신호량을 빼고 남는 파장대별 차이 신호량을 도출하여, 파장대별 차이 신호량과 혈당량과의 관계를 이용하여 파장대별 차이 신호량에 해당하는 혈당량을 산출하는 혈당 측정방법이 개시되어 있으나, 파장대별 레퍼런스 신호량 설정에 따라 혈당 측정값이 달라져 정확도가 저하되는 문제가 있다.(대한민국 공개특허 제10-2019-0105422호)
예를 들어, 단일 PPG 전극으로 측정 가능한 PPG 측정에 더불어 동일 동맥혈관에 복수의 PPG 전극을 위치시켜 측정하면 PTT를 측정할 수 있다.
그러나 이와 같이 단일 PPG 전극으로부터 맥박을 계산하고 혈당을 추정할 수 있으나 이렇게 추정된 혈당은 오차가 꽤 크게 존재하고, 단일 지점에서도 여러 파장의 LED를 이용하여 동시에 PPG를 측정하면 그 정확도를 높일 수 있으나 한계가 있다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 정확한 비채혈식 연속 혈당 측정 기술에 대한 요구는 높으나 혈당 농도를 연속적이면서 쉽고 정확하게 측정하면서도, 무구속, 비침습이면서 오랫동안 측정할 수 있다는 요구를 모두 만족시키는 장치나 방법은 제공되지 못하고 있는 실정이다.
따라서, 연속 혈당 모니터링의 정확도를 높일 수 있는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
본 발명은 종래 기술의 혈당 농도 측정 및 PPG 측정 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 정확하게 추정할 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 가시광 및 적외선 영역의 빛을 사용하고, 손목을 지나는 하나의 동맥 주변에서 여러 PPG 측정을 하여 연속 혈당 모니터링의 정확도를 높일 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 단일위치 PPG센서에서 얻을 수 있는 특징점 자료와 더불어 복수의 PPG센서 사이에서 얻을 수 있는 PTT를 이용하여 맥박, 혈당, 혈압 및 기타 추정 가능한 여러 생체신호 지표를 얻을 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하여 PTT를 계산하고, 이 결과에 전극 사이의 거리를 적용하여 PWV(Pulse Wave Velocity)를 계산하여 혈압과의 상관관계를 추정할 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 PTT와 혈압 사이의 관계에 더하여, 혈당과 혈압 사이의 관계에 기초해서, 손목의 동맥 위치에 두 개의 LED를 이용하여 PTT 특징점을 계산하고 이를 바탕으로 혈당농도값을 추정하여 정확도를 높일 수 있도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 밴드를 연결하여 손목시계와 같은 형태로 전극을 배치하고 구성하여 무자각, 완전 비침습 모니터링으로 일상생활중 어디서나 연속해서 혈당을 측정할 수 있고 혈당 모니터링이 가능하도록 한 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치는 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정부;동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 multiwavelength PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들과 2개 이상의 PD(Photo Diode)들로 구성되는 다지점 PPG 신호 측정부;다지점 PPG 신호 측정부에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 맥동 성분 분리부;맥동 성분 분리부에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하는 피크 검출부;피크 검출부에서 검출된 결과에 앙상블 평균 적용하는 앙상블 평균 적용부;앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출부;특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용부;기계학습 적용부의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 혈압값 추정부; 및 혈당 농도값을 산출하는 혈당 농도값 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 다지점 PPG 신호 측정부를 통하여 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하여 PTT를 계산하고, 이 결과에 전극 사이의 거리를 적용하여 PWV(Pulse Wave Velocity)를 계산하여 혈압과의 상관관계를 추정하는 것을 특징으로 한다.
그리고 PTT 계산은, PPG 신호의 최대점간 간격, PPG 신호의 1차 및 2차미분법, 반사파 PTT로부터 계산하는 것을 특징으로 한다.
그리고 다지점 PPG 신호 측정부에서의 PPG 측정 위치는, 손목을 통과하는 Interosseous Artery 또는 Radial Artery 또는 Ulnar Artery의 동맥 위의 지점을 선택하고, 한 지점에서 측정하는 PPG는 single-wavelength와 multi-wavelength 모두 이용 가능한 것을 특징으로 한다.
그리고 다지점 PPG 신호 측정부는 PPG 신호를 얻기 위해 가시광선(0.4-0.7 um)과 근적외선(0.7-1.4 um)을 이용해 PPG를 측정하는 것을 특징으로 한다.
그리고 혈당 농도값 추정부는, 혈당농도를 추정하기 위해 성별, 나이, 키, 체중을 포함하는 임상건강정보와 PPG 신호의 peak, valley, variance of peak & valley, skewness, logarithmic energy, Kaiser-Teager energy feature, Spectral entropy feature and pulse transition time 특징점을 사용하는 것을 특징으로 한다.
그리고 PPG 신호에서 혈당을 추정하기 위해서 PPG 신호의 특징점에 자기회귀법(Auto Regression) 또는 부분최소제곱회귀분석법(Partial Least-squared Regression) 또는 신경망(Neural Network)을 적용하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법은 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정 단계;동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들을 이용하여 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계;다지점 PPG 신호 측정 단계에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 단계;맥동 성분 분리 단계에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하고 앙상블 평균 적용을 하는 앙상블 평균 적용 단계;앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출 단계;특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용 단계;기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 단계 및 기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈당 농도값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계에서, PTT를 측정하기 위해 손목 요골동맥(radial artery) 또는 척골동맥(ulnar artery) 또는 골간동맥(interosseous artery)의 촌부, 관부, 척부 3 지점중 일부를 포함한 2개 이상 지점에 2~4개의 LED를 위치시키는 것을 특징으로 한다.
그리고 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계에서, PPG 신호를 얻기 위해 가시광선(0.4-0.7 um)과 근적외선(0.7-1.4 um)을 이용해 PPG를 측정하는 것을 특징으로 한다.
그리고 혈당 농도값을 산출하는 단계에서, 혈당농도를 추정하기 위해 성별, 나이, 키, 체중을 포함하는 임상건강정보와 PPG 신호의 peak, valley, variance of peak & valley, skewness, logarithmic energy, Kaiser-Teager energy feature, Spectral entropy feature and pulse transition time 특징점을 사용하는 것을 특징으로 한다.
그리고 PPG 신호에서 혈당을 추정하기 위해서 PPG 신호의 특징점에 자기회귀법(Auto Regression) 또는 부분최소제곱회귀분석법(Partial Least-squared Regression) 또는 신경망(Neural Network)을 적용하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 정확하게 추정할 수 있도록 한다.
둘째, 가시광 및 적외선 영역의 빛을 사용하고, 손목을 지나는 하나의 동맥 주변에서 여러 PPG 측정을 하여 연속 혈당 모니터링의 정확도를 높일 수 있도록 한다.
셋째, 단일위치 PPG센서에서 얻을 수 있는 특징점 자료와 더불어 복수의 PPG센서 사이에서 얻을 수 있는 PTT를 이용하여 맥박, 혈당, 혈압 및 기타 추정 가능한 여러 생체신호 지표를 얻을 수 있도록 한다.
넷째, 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하여 PTT를 계산하고, 이 결과에 전극 사이의 거리를 적용하여 PWV(Pulse Wave Velocity)를 계산하여 혈압과의 상관관계를 추정할 수 있도록 한다.
다섯째, PTT와 혈압 사이의 관계에 더하여, 혈당과 혈압 사이의 관계에 기초해서, 손목의 동맥 위치에 두 개의 LED를 이용하여 PTT 특징점을 계산하고 이를 바탕으로 혈당농도값을 추정하여 정확도를 높일 수 있도록 한다.
여섯째, 장치에 밴드를 연결하여 손목시계와 같은 형태로 전극을 배치하고 구성하여 무자각, 완전 비침습 모니터링으로 일상생활중 어디서나 연속해서 혈당을 측정할 수 있고 혈당 모니터링이 가능하도록 한다.
도 1은 일반적인 혈당 모니터링 방법을 나타낸 구성도
도 2는 Radial Artery의 두 지점에서 multi-wavelength PPG를 측정하는 예를 나타낸 구성도
도 3은 PPG를 측정할 수 있는 후보 전극위치의 예를 나타낸 구성도
도 4는 본 발명에 따른 밴드 형태의 연속 혈당 모니터링 장치의 구성도
도 5는 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치의 구성도
도 6은 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
도 2는 Radial Artery의 두 지점에서 multi-wavelength PPG를 측정하는 예를 나타낸 구성도
도 3은 PPG를 측정할 수 있는 후보 전극위치의 예를 나타낸 구성도
도 4는 본 발명에 따른 밴드 형태의 연속 혈당 모니터링 장치의 구성도
도 5는 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치의 구성도
도 6은 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트
이하, 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 2는 Radial Artery의 두 지점에서 multi-wavelength PPG를 측정하는 예를 나타낸 구성도이고, 도 3은 PPG를 측정할 수 있는 후보 전극위치의 예를 나타낸 구성도이다.
그리고 도 4는 본 발명에 따른 밴드 형태의 연속 혈당 모니터링 장치의 구성도이다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법은 웨어러블 기기에서 사용 가능하며 맥박, 혈압 및 혈당을 측정하는데 활용될 수 있도록 한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 추정하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 가시광 및 적외선 영역의 빛을 사용하고, 손목을 지나는 하나의 동맥 주변에서 여러 PPG 측정을 하여 연속 혈당 모니터링을 하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 단일위치 PPG센서에서 얻을 수 있는 특징점 자료와 더불어 복수의 PPG센서 사이에서 얻을 수 있는 PTT를 이용하여 맥박, 혈당, 혈압 및 기타 추정 가능한 여러 생체신호 지표를 얻기 위한 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하여 PTT를 계산하고, 이 결과에 전극 사이의 거리를 적용하여 PWV(Pulse Wave Velocity)를 계산하여 혈압과의 상관관계를 추정하는 구성을 포함할 수 있다.
본 발명은 PTT와 혈압 사이의 관계에 더하여, 혈당과 혈압 사이의 관계에 기초해서, 손목의 동맥 위치에 두 개의 LED를 이용하여 PTT 특징점을 계산하고 이를 바탕으로 혈당농도값을 추정하는 구성을 포함할 수 있다.
도 2는 Radial Artery의 두 지점에서 multi-wavelength PPG를 측정하는 예시를 나타낸 것이다.
도 3은 손목을 통과하는 동맥들(Interosseous Artery, Radial Artery, Ulnar Artery 등)에 PPG 전극을 위치하여 PPG를 측정할 수 있는 후보 전극위치의 예를 나타낸 것으로, 전극위치가 이로 제한되지는 않는다.
도 4는 본 발명에 따른 장치에 밴드를 연결하여 손목시계와 같은 형태로 전극을 배치하고 구성하여 무자각, 완전 비침습 모니터링 방식으로 일상생활중 어디서나 연속해서 혈당을 측정할 수 있고 혈당 모니터링이 가능한 것을 나타낸 것이다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치의 구성을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 5는 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치의 구성도이다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치는 PPG를 측정할 수 있는 모듈 여러 개와 그 모든 모듈을 제어할 수 있는 제어부, 아날로그 필터, Analog-to-Digital Converter(ADC), 디지털 필터와 연산 등을 수행할 연산부, 구동을 위한 전원부 및 기타 필요한 모듈을 포함한다.
구체적으로 도 5에서와 같이, 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정부(51)와, 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들로 구성되는 다지점 PPG 신호 측정부(52)와, 다지점 PPG 신호 측정부(52)에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 맥동 성분 분리부(53)와, 맥동 성분 분리부(53)에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하는 피크 검출부(54)와, 피크 검출부(54)에서 검출된 결과에 앙상블 평균 적용하는 앙상블 평균 적용부(55)와, 앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출부(56)와, 특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용부(57)와, 기계학습 적용부(57)의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 혈압값 추정부(58)와, 기계학습 적용부(57)의 분석 결과를 이용하여 혈당 농도값을 산출하는 혈당 농도값 추정부(59)를 포함한다.
여기서, 다지점 PPG 신호 측정부(52)는 조직내로 들어가는 최대투과깊이가 피하층(subcutaneous layer)에 도달하지 못하고, 피부(dermis)층에서 수광소자로 입사되는 제 1 파장 대역의 LED와, 조직내로 들어가는 최대투과깊이가 피부(dermis)층 지나 피하층(subcutaneous layer)까지 도달하여 수광소자로 입사되는 제 2 파장 대역의 LED를 포함할 수 있다.
제 1 파장 대역은 가시광 대역이고, 제 2 파장 대역은 적외선광 대역이고, 제 1 파장 대역의 LED는 530nm 파장의 빛 및 660nm 파장의 빛을 조사하는 LED이고, 제 2 파장 대역의 LED는 850mn 파장의 빛 및 950nm 파장의 빛을 조사하는 LED일 수 있고, 이로 제한되지 않는다.
예를 들어, PPG 신호를 얻기 위해 가시광선(0.4-0.7 um)과 근적외선(0.7-1.4 um)을 이용해 PPG를 측정할 수 있다.
혈당 측정에 PPG와 같은 광학적인 방법을 이용하면 비침습적이고 비접촉적이고 오랫동안 연속혈당 측정이 가능하다.
본 발명은 다음과 같은 기술적 사항을 고려한다.
고혈압과 당뇨병사이에는 상관도가 높고, PTT는 혈압을 추정하기 위해 많이 연구되는 생체지표이다.
PPG 측정 위치는 손목을 통과하는 동맥(Interosseous Artery, Radial Artery, Ulnar Artery 등) 위의 지점을 선택하고, 한 지점에서 측정하는 PPG는 single-wavelength와 multi-wavelength 모두 이용 가능하다.
다른 방법으로 multi-wavelength PPG 센서를 여러 개 사용함으로 인해 정확도를 높일 수 있다.
본 발명에서는 PTT를 측정하기 위해 한의학과 관련하여 잘 알려진 손목 요골동맥(radial artery)의 3 지점(촌부, 관부, 척부)중 일부를 포함하여 몇 지점에 2~4개의 LED를 위치시킬 수 있다.
다른 방법으로 척골동맥(ulnar artery)과 골간동맥(interosseous artery)에서도 PTT를 측정할 수 있다.
본 발명은 임상건강정보(성별, 나이, 키, 체중 등)와 PTT를 이용하여 기계학습의 회귀법을 이용하여 혈압을 추정한다.
PTT 측정은 PPG 신호의 최대점간 간격, PPG 신호의 1차 및 2차미분법, 반사파 PTT 등으로부터 계산하고, 혈당농도를 추정하기 위해 임상건강정보(성별, 나이, 키, 체중 등)와 PPG 신호의 특징점(peak, valley, variance of peak & valley, skewness, logarithmic energy, Kaiser-Teager energy feature, Spectral entropy feature and pulse transition time)을 사용하고 기계학습의 회귀법을 적용한다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6은 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법은 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정 단계(S601)와, 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들을 이용하여 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계(S602)와, 다지점 PPG 신호 측정 단계에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 단계(S603)와, 맥동 성분 분리 단계에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하고 앙상블 평균 적용을 하는 앙상블 평균 적용 단계(S604)와, 앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출 단계(S605)와, 특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용 단계(S606)와, 기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 단계(S607) 및 기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈당 농도값을 산출하는 단계(S608)를 포함한다.
본 발명은 혈액 내 Glucose에 의한 빛의 흡수가 광감지기에서 측정되는 신호의 세기에 영향을 주는 원리를 이용하여 혈당의 농도를 추정하는 것이다.
PPG 신호에서 혈당을 추정하기 위해서는 PPG 신호의 특징점(최대점의 최대값, 최대점의 최소값, Energy spectrum, Kaiser-Teager Energy, Skewness, 맥박 등)에 자기회귀법(Auto Regression), 부분최소제곱회귀분석법(Partial Least-squared Regression), 신경망(Neural Network) 등을 적용한다.
PTT와 혈압 사이의 관계에 더하여, 혈당과 혈압 사이의 관계에 기초해서, 제안하는 방법에 따라 손목의 동맥 위치에 두 개의 LED를 이용하여 PTT 특징점을 계산하고 이를 바탕으로 혈당농도값을 추정한다.
혈당이 높아지면 피의 점도(viscosity)가 높아지면서 PWV가 변화하게 된다.
따라서 PWV 지표를 이용하여 혈당 추정의 정확도를 높이는 데 활용한다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법은 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED를 이용한 PPG를 2개 이상 이용하여 PTT(Pulse Transit Time)와 혈당을 정확하게 추정할 수 있도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
51. 센서간 거리 측정부 52. 다지점 PPG 신호 측정부
53. 맥동 성분 분리부 54. 피크 검출부
55. 앙상블 평균 적용부 56. 특징점 추출부
57. 기계학습 적용부 58. 혈압값 추정부
59. 혈당 농도값 추정부
53. 맥동 성분 분리부 54. 피크 검출부
55. 앙상블 평균 적용부 56. 특징점 추출부
57. 기계학습 적용부 58. 혈압값 추정부
59. 혈당 농도값 추정부
Claims (12)
- 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정부;
동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 multiwavelength PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들과 2개 이상의 PD(Photo Diode)들로 구성되는 다지점 PPG 신호 측정부;
다지점 PPG 신호 측정부에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 맥동 성분 분리부;
맥동 성분 분리부에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하는 피크 검출부;
피크 검출부에서 검출된 결과에 앙상블 평균 적용하는 앙상블 평균 적용부;
앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출부;
특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용부;
기계학습 적용부의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 혈압값 추정부; 및 혈당 농도값을 산출하는 혈당 농도값 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 다지점 PPG 신호 측정부를 통하여 동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하여 PTT를 계산하고, 이 결과에 전극 사이의 거리를 적용하여 PWV(Pulse Wave Velocity)를 계산하여 혈압과의 상관관계를 추정하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치.
- 제 2 항에 있어서, PTT 계산은,
PPG 신호의 최대점간 간격, PPG 신호의 1차 및 2차미분법, 반사파 PTT로부터 계산하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 다지점 PPG 신호 측정부에서의 PPG 측정 위치는,
손목을 통과하는 Interosseous Artery 또는 Radial Artery 또는 Ulnar Artery의 동맥 위의 지점을 선택하고, 한 지점에서 측정하는 PPG는 single-wavelength와 multi-wavelength 모두 이용 가능한 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치. - 제 1 항에 있어서, 다지점 PPG 신호 측정부는 PPG 신호를 얻기 위해 가시광선(0.4-0.7 um)과 근적외선(0.7-1.4 um)을 이용해 PPG를 측정하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치.
- 제 1 항에 있어서, 혈당 농도값 추정부는,
혈당농도를 추정하기 위해 성별, 나이, 키, 체중을 포함하는 임상건강정보와 PPG 신호의 peak, valley, variance of peak & valley, skewness, logarithmic energy, Kaiser-Teager energy feature, Spectral entropy feature and pulse transition time 특징점을 사용하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치. - 제 6 항에 있어서, PPG 신호에서 혈당을 추정하기 위해서 PPG 신호의 특징점에 자기회귀법(Auto Regression) 또는 부분최소제곱회귀분석법(Partial Least-squared Regression) 또는 신경망(Neural Network)을 적용하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치.
- 동일 혈관의 서로 다른 위치에 있는 PPG 센서들간의 거리를 측정하는 센서간 거리 측정 단계;
동일 혈관의 서로 다른 위치에서 동시에 PPG를 측정하기 위하여 2개 이상의 서로 다른 파장의 LED들을 이용하여 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계;
다지점 PPG 신호 측정 단계에서 측정된 PPG 신호에서 맥동 성분 및 비맥동 성분을 분리하는 단계;
맥동 성분 분리 단계에서 분리된 성분의 최고점 및 최저점을 추출하고 앙상블 평균 적용을 하는 앙상블 평균 적용 단계;
앙상블 평균 적용이 이루어진 데이터의 특징점 추출을 하는 특징점 추출 단계;
특징점이 추출된 자료에 회귀분석 알고리즘을 적용하여 분석하는 기계학습 적용 단계;
기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈압을 추정하는 단계 및 기계학습 적용의 분석 결과를 이용하여 혈당 농도값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법. - 제 8 항에 있어서, 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계에서, PTT를 측정하기 위해 손목 요골동맥(radial artery) 또는 척골동맥(ulnar artery) 또는 골간동맥(interosseous artery)의 촌부, 관부, 척부 3 지점중 일부를 포함한 2개 이상 지점에 2~4개의 LED를 위치시키는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법.
- 제 8 항에 있어서, 다지점 PPG 신호 측정을 하는 단계에서,
PPG 신호를 얻기 위해 가시광선(0.4-0.7 um)과 근적외선(0.7-1.4 um)을 이용해 PPG를 측정하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법. - 제 8 항에 있어서, 혈당 농도값을 산출하는 단계에서,
혈당농도를 추정하기 위해 성별, 나이, 키, 체중을 포함하는 임상건강정보와 PPG 신호의 peak, valley, variance of peak & valley, skewness, logarithmic energy, Kaiser-Teager energy feature, Spectral entropy feature and pulse transition time 특징점을 사용하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법. - 제 11 항에 있어서, PPG 신호에서 혈당을 추정하기 위해서 PPG 신호의 특징점에 자기회귀법(Auto Regression) 또는 부분최소제곱회귀분석법(Partial Least-squared Regression) 또는 신경망(Neural Network)을 적용하는 것을 특징으로 하는 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 PPG를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200016423A KR102326557B1 (ko) | 2020-02-11 | 2020-02-11 | 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200016423A KR102326557B1 (ko) | 2020-02-11 | 2020-02-11 | 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20210101898A true KR20210101898A (ko) | 2021-08-19 |
KR102326557B1 KR102326557B1 (ko) | 2021-11-15 |
Family
ID=77492763
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200016423A KR102326557B1 (ko) | 2020-02-11 | 2020-02-11 | 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102326557B1 (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023038254A1 (ko) * | 2021-09-08 | 2023-03-16 | (주)한국아이티에스 | 기계학습을 이용한 비침습적 당화혈색소 또는 혈당 추정 방법 및 장치 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20240041522A (ko) | 2022-09-23 | 2024-04-01 | 주식회사 소프트웨어융합연구소 | Ppg센서를 이용한 혈당 혈압 측정기 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101512076B1 (ko) | 2014-04-29 | 2015-04-14 | 길영준 | 다중 생체신호를 이용한 혈당 측정 방법 및 혈당 측정 장치 |
KR20190105422A (ko) | 2018-03-05 | 2019-09-17 | 주식회사 바이오메디랩스 | 혈당 측정방법 및 이를 이용한 인체착용형 혈당 측정장치 |
-
2020
- 2020-02-11 KR KR1020200016423A patent/KR102326557B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101512076B1 (ko) | 2014-04-29 | 2015-04-14 | 길영준 | 다중 생체신호를 이용한 혈당 측정 방법 및 혈당 측정 장치 |
KR20190105422A (ko) | 2018-03-05 | 2019-09-17 | 주식회사 바이오메디랩스 | 혈당 측정방법 및 이를 이용한 인체착용형 혈당 측정장치 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023038254A1 (ko) * | 2021-09-08 | 2023-03-16 | (주)한국아이티에스 | 기계학습을 이용한 비침습적 당화혈색소 또는 혈당 추정 방법 및 장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102326557B1 (ko) | 2021-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11992311B2 (en) | Medical monitoring device for harmonizing physiological measurements | |
US9149216B2 (en) | Photoplethysmography device and method | |
US9554737B2 (en) | Noninvasively measuring analyte levels in a subject | |
KR102033914B1 (ko) | 혈당 측정방법 및 이를 이용한 인체착용형 혈당 측정장치 | |
US11147482B2 (en) | Method and system for non-invasive blood glucose measurement using signal change of the non-glucose components induced by the presence of glucose | |
US20110082355A1 (en) | Photoplethysmography device and method | |
KR102326557B1 (ko) | 혈당 농도 측정을 위한 손목 위 다지점 ppg를 이용한 펄스 전달 시간 계산을 위한 장치 및 방법 | |
CA2597859A1 (en) | Method and apparatus for determining blood analytes | |
CN103385695A (zh) | 多波长肝脏储备功能检测仪及检测icg浓度的方法 | |
US20150327779A1 (en) | System and method for monitoring blood flow condition in region of interest in patient's body | |
CN112261904A (zh) | 选择用于监测血液中分析物的光源的强度的方法及其设备 | |
KR20210101895A (ko) | 무구속 무침습 연속 혈당 모니터링을 위한 다파장 복수 led를 이용한 ppg 시스템 및 그의 제어 방법 | |
KR101746352B1 (ko) | 광반사 측정법을 이용한 비침습식 혈당 측정 방법 및 장치 | |
CN110575182A (zh) | 用于检测血糖的方法及装置 | |
US11039795B2 (en) | Physiological monitoring and related methods | |
KR20100008074A (ko) | 비침습 혈당 측정 장치 및 방법 | |
CN111631733B (zh) | 一种动脉血液光谱检测方法及装置 | |
JP2019198547A (ja) | 血液成分測定方法、血液成分測定装置、および血液成分測定プログラム | |
Singha et al. | Multiple Regression Analysis Based Non-Invasive Blood Glucose Level Estimation Using Photoplethysmography | |
CN219737266U (zh) | 一种基于光谱分析的无创血液分析设备 | |
Céelleri et al. | Non-Invasive Blood Sugar Measurement System | |
KR20210126952A (ko) | 비어램버트 법칙을 이용한 비침습적 당화혈색소 측정 시스템 및 방법 | |
JP2017205204A (ja) | ヘマトクリット値測定装置および方法 | |
Irfani et al. | Continuous and Non-Invasive Blood Glucose Measurements: A Narrative Review | |
CN113729700A (zh) | 无创血糖检测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |